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龙图腾网获悉福州大学申请的专利融合随机森林与注意力的地质灾害风险评估方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116167617B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211711675.8，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权融合随机森林与注意力的地质灾害风险评估方法及系统是由郭文忠;陈羽中;徐俊杰;李炜炜设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合随机森林与注意力的地质灾害风险评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种融合随机森林与注意力的地质灾害风险评估方法及系统，该方法包括以下步骤：步骤A：采集基础地理信息数据、气象数据和社会经济数据作为风险评价指标，地质灾害风险等级、地质灾害类型作为标签，构建训练集TS；步骤B：使用训练集TS，训练随机森林模型RF和基于注意力机制的深度学习网络模型G，用于预测地质灾害风险等级；步骤C：将风险评价指标和地质灾害类型输入随机森林模型RF和深度学习网络模型G中，获得地质灾害风险等级。该方法及系统有利于提高地质灾害风险评估的准确性。

本发明授权融合随机森林与注意力的地质灾害风险评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合随机森林与注意力的地质灾害风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤A：采集基础地理信息数据、气象数据和社会经济数据作为风险评价指标，地质灾 害风险等级和地质灾害类型作为标签，构建训练集； 步骤B：使用训练集，训练随机森林模型和基于注意力机制的深度学习网络模型 ，用于预测地质灾害风险等级； 步骤C：将风险评价指标和地质灾害类型输入随机森林模型和深度学习网络模型 中，获得地质灾害风险等级； 所述步骤B具体包括以下步骤： 步骤B1：对训练集按照地质灾害类型进行划分，根据地质灾害类型分别训练随机森 林模型，计算得到风险评价指标贡献度，按照贡献度将风险评价指标排名，保留前K个风险 评价指标；将训练集按照不同类型地质灾害所保留的K个风险评价指标进行处理，保留对应 的风险评价指标，构建精简风险评价指标后的新训练集； 步骤B2：将精简风险评价指标后的新训练集的所有训练样本输入到基于注意力机制 的深度学习网络模型中，通过编码模块进行两种不同类型的初始编码，从而得到风险评价 指标的初始表征向量和； 步骤B3：将步骤B2得到的两种初始表征向量和输入到多通道卷积神经网络，提 取重要特征，得到多通道表征向量； 步骤B4：将步骤B3得到的多通道表征向量输入到自注意力模块中，获得各个风险评 价指标之间的相关表征向量； 步骤B5：将灾害类型随机初始化为一组向量集合，根据当前的灾害类型从向量集 合中选择对应的灾害向量作为查询向量q；将步骤B4得到的相关表征向量作为 键向量k和值向量v；将查询向量q、键向量k和值向量v输入到注意力机制模块中，得到最终 的风险评价指标和灾害类型之间的交叉注意力表征向量； 步骤B6：将步骤B5得到的交叉注意力表征向量输入到一个线性分类层并使用 softmax函数进行归一化处理，生成灾害不同风险等级的分数，根据分数得到 风险等级；然后根据目标损失函数loss，通过反向传播方法计算深度学习网络模型中各参 数的梯度，并利用随机梯度下降方法更新各参数； 步骤B7：当深度学习网络模型每次迭代产生的损失值变化小于所给定阈值或者达到最大迭代次数，则终止深度学习网络模型的训练过程。

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